エージェントAIを用いた変更認識型欠陥予測

この論文は、ソフトウェア欠陥予測（SDP）における現在の評価方法に異議を唱え、ラベルの永続性バイアスの問題を指摘しています。従来のモデルは、コードの変更を推論するのではなく、既存の欠陥を予測することに対して報酬を与えられることが多いと主張しています。著者は、LLMとマルチエージェントディベートフレームワークを使用して、これに対処するための新しいアプローチを提案し、変更認識型の予測に焦点を当てています。これは、SDPモデルの評価と開発方法における根本的な欠陥に対処し、より正確で信頼性の高い欠陥予測につながる可能性があるため、重要です。

• •従来のSDP評価方法は、ラベルの永続性バイアスにより欠陥がある。
• •この論文は、LLMとマルチエージェントディベートフレームワークを使用した変更認識型SDPアプローチを提案している。
• •提案されたアプローチは、従来のメソッドと比較して、欠陥の導入を検出する上で改善されたパフォーマンスを示している。
• •ソースコードは公開されている。